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[发明专利]一种基于企业标签的潜在客户推荐系统及推荐方法-CN202010883727.4有效
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于企业标签的潜在客户推荐系统及推荐方法，该系统包括：客户信息管理模块、客户标签管理模块、客户推荐模块和客户管理模块；该推荐方法包括数据的爬取与存储、数据清洗、标签提取与清理、用户打标签、构造图数据结构、计算客户顶点相对于用户顶点的相关度、推荐准确率的计算，选择准确率高的训练好的数据模型部署在服务器上，进行客户推荐。本发明所公开的系统及方法利用分布式大数据处理技术，更全面的提取企业标签，从而用标签更全面的描述企业，进而更准确的建立用户的兴趣标签和企业标签之间的联系，推荐结果更精准。
一种基于企业标签潜在客户推荐系统方法

[发明专利]一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法-CN202010883714.7在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，包括如下步骤：(1)获取待预测企业的历史相关信息，包括企业的开票日期、状态以及开票金额；对获取的数据进行清洗与整合，形成周期性数据；(2)根据整合的周期性数据，计算开票数据的移动平均指标，指标包含四项移动平均值和中心化移动平均值；(3)根据中心移动平均值，计算周期性季节指数；(4)根据周期性季节指数，去除季节性因素，建立长期趋势模型；(5)根据周期性季节指数与长期趋势模型，对企业的季度开票金额进行预测。本发明所公开的方法可以深度整合现有的开票数据，深层次的挖掘开票数据的潜力，为企业决策提供有力的数据支撑，并且预测结果准确度高。
一种基于季节性时间序列企业开票金额预测方法

[发明专利]一种基于长短期记忆神经网络的企业舆情监控系统及方法-CN201910183686.5在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的企业舆情监控系统及方法，该系统包括数据的爬取与存储模块，数据的清洗整理模块、样本数据的标注处理模块、长短期记忆神经网络训练模型，以及统计分析模块，本发明所公开的方法实时采集清洗与企业相关的多维度数据，并用训练好的长短期记忆神经网络训练模型分析数据的情感倾向，最终用统计分析方法，综合考虑企业多维度数据的情感倾向，得出结论，并将结论实时推送给客户。本发明利用分布式大数据处理技术，让整个流程更快，结果的时效性更好。而且，本发明考虑的维度越多越全面，能够得出更精准的结果，降低误差。
记忆神经网络多维度数据监控系统情感倾向训练模型清洗数据处理技术统计分析模块处理模块存储模块分析数据实时采集样本数据整理模块综合考虑统计分析时效性维度标注并用客户

[发明专利]分析企业数据与区域经济繁荣度关联性的数据挖掘方法-CN201910220103.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明属于区域营销的数据挖掘技术领域，具体涉及分析企业数据与区域经济繁荣度关联性的数据挖掘方法，所述方法包括：数据维度的确定、样本数据选择、数据归一化、样本数据标注、支持向量机训练模型、模型部署以及数据可视化步骤；其中，数据维度的确定的步骤确定的数据维度为半径300米内企业注册资本的均值以及半径300米内企业注册资本的总和；根据选择的区域经济繁荣度相关性强的企业维度，建立基于企业数据的区域经济繁荣度的多分类模型，并且能够实现数据可视化，将分类结果用不同颜色在地图上标识出来；便于销售人员掌握区域内企业的分布情况以及了解某一片区域的整体情况。
区域经济企业数据数据维度数据可视化数据挖掘样本数据注册资本关联性支持向量机训练数据挖掘技术多分类模型数据归一化步骤确定分类结果维度标注分析营销部署销售

[发明专利]一种使用企业数据来生成企业信用分数的方法-CN201910220099.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明属于企业信用评级技术领域，具体涉及一种使用企业数据来生成企业信用分数的方法。所述方法包括：收集企业原始信息，提取用于构建企业信用分数评级模型所需的数据；构建企业信用分数评级模型；采用所述企业信用分数评级模型对目标待测企业的信用分数进行评级，获得评级结果；其中，用于构建企业信用分数评级模型所需数据的维度包括：企业品质QYPZ、管理因素GLYS、运营能力YYNL、外部环境WBYJ、财务实力CWSL。本发明所述方法从多维度分析企业的信用状态，帮助用户规避不良风险，且所述方法是对判断影响企业信用的维度，及不同维度分值的评定，通过不同维度的企业信息，计算企业信用得分，评定企业信用等级。
企业信用评级模型维度构建企业数据评级评定多维度分析管理因素评级结果企业信息外部环境信用分数信用状态影响企业原始信息运营能力信用财务帮助

[发明专利]基于大数据分析的关系圈挖掘方法及其应用-CN201710286127.8在审
发明人：不公告发明人 -专利权人： 青岛格兰德信用管理咨询有限公司
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于关系圈挖掘技术领域，提出了基于大数据分析的关系圈挖掘方法，包括以下步骤，步骤一、确定目标企业关系人分值A，步骤二、确定目标企业关系圈分值B，步骤三、根据目标企业关系人分值A和/或目标企业关系圈分值B确定目标企业关系圈分值C。本发明还提出基于大数据分析的关系圈挖掘方法在规避企业风险和信用贷款的应用。本发明解决了近年来不良贷款、信用不良等企业日益增多，没有合适方法规避关联企业风险的技术问题。
基于数据分析关系挖掘方法及其应用